論文の概要: CenterRadarNet: Joint 3D Object Detection and Tracking Framework using
4D FMCW Radar
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01423v2
- Date: Sat, 4 Nov 2023 21:30:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 11:18:45.079351
- Title: CenterRadarNet: Joint 3D Object Detection and Tracking Framework using
4D FMCW Radar
- Title(参考訳): CenterRadarNet: 4D FMCWレーダを用いた3次元物体検出・追跡フレームワーク
- Authors: Jen-Hao Cheng, Sheng-Yao Kuan, Hugo Latapie, Gaowen Liu, Jenq-Neng
Hwang
- Abstract要約: CenterRadarNetは、4D(Doppler-range-azimuth-ele)レーダーデータからの高分解能表現学習を容易にするように設計されている。
シングルステージの3Dオブジェクト検出器として、CenterRadarNetは、BEVオブジェクト分布の信頼性マップ、対応する3Dバウンディングボックス属性、および各ピクセルの外観埋め込みを推論する。
さまざまな駆動シナリオにおいて、CenterRadarNetは一貫性があり、堅牢なパフォーマンスを示し、その広範な適用性を強調している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.640714690346353
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust perception is a vital component for ensuring safe autonomous and
assisted driving. Automotive radar (77 to 81 GHz), which offers
weather-resilient sensing, provides a complementary capability to the vision-
or LiDAR-based autonomous driving systems. Raw radio-frequency (RF) radar
tensors contain rich spatiotemporal semantics besides 3D location information.
The majority of previous methods take in 3D (Doppler-range-azimuth) RF radar
tensors, allowing prediction of an object's location, heading angle, and size
in bird's-eye-view (BEV). However, they lack the ability to at the same time
infer objects' size, orientation, and identity in the 3D space. To overcome
this limitation, we propose an efficient joint architecture called
CenterRadarNet, designed to facilitate high-resolution representation learning
from 4D (Doppler-range-azimuth-elevation) radar data for 3D object detection
and re-identification (re-ID) tasks. As a single-stage 3D object detector,
CenterRadarNet directly infers the BEV object distribution confidence maps,
corresponding 3D bounding box attributes, and appearance embedding for each
pixel. Moreover, we build an online tracker utilizing the learned appearance
embedding for re-ID. CenterRadarNet achieves the state-of-the-art result on the
K-Radar 3D object detection benchmark. In addition, we present the first 3D
object-tracking result using radar on the K-Radar dataset V2. In diverse
driving scenarios, CenterRadarNet shows consistent, robust performance,
emphasizing its wide applicability.
- Abstract(参考訳): ロバストな認識は、安全な自律運転と補助運転を確保する上で不可欠な要素である。
耐候性センサーを提供する自動車レーダー(77 - 81 GHz)は、先進的なLiDARベースの自動運転システムに補完機能を提供する。
無線周波数(RF)レーダーテンソルは3D位置情報以外に、時空間のセマンティクスが豊富である。
従来の手法のほとんどは3D (Doppler-range-azimuth) RFレーダーテンソルを用いており、鳥の目視(BEV)における物体の位置、方向角、大きさを予測できる。
しかし、3D空間におけるオブジェクトのサイズ、向き、アイデンティティを同時に推測する能力は欠如している。
この制限を克服するために,3次元物体検出および再同定(re-ID)タスクのための4Dレーダデータからの高分解能表現学習を容易にするために,CenterRadarNetと呼ばれる効率的なジョイントアーキテクチャを提案する。
シングルステージの3Dオブジェクト検出器として、CenterRadarNetはBEVオブジェクト分布の信頼性マップ、対応する3Dバウンディングボックス属性、各ピクセルの外観埋め込みを直接推論する。
さらに,学習した外見埋め込みをre-IDに応用したオンライントラッカーを構築した。
CenterRadarNetは、K-Radar 3Dオブジェクト検出ベンチマークで最先端の結果を達成する。
さらに、K-RadarデータセットV2にレーダーを用いた最初の3次元オブジェクト追跡結果を示す。
さまざまな駆動シナリオにおいて、CenterRadarNetは一貫性があり、堅牢なパフォーマンスを示し、その広範な適用性を強調している。
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